Hoofd Innovatie Whole Foods upgradet in het geheim technologie om vakbondsinspanningen te richten en te verpletteren

Whole Foods upgradet in het geheim technologie om vakbondsinspanningen te richten en te verpletteren

Welke Film Te Zien?
 
De hittekaartgegevens van Whole Foods suggereren dat winkels met een lage raciale diversiteit een grote kans hebben om zich te verenigen.Justin Heiman/Getty Images



Shades of Big Brother doemt op over Whole Foods, ooit beschouwd als een pionier op het gebied van een gezonde werkplekcultuur.Volgens interne documenten gezien door Business Insider, tDe supermarktketen die eigendom is van Amazon, heeft een interactieve hittekaart gebruikt om zijn 510 locaties in de VS te bewaken en elke winkel eenrisicoscore voor vakbondsvorming op basis van criteria als:werknemerloyaliteit, verloop en raciale diversiteit.

Bij Whole Foods werken landelijk ongeveer 95.000 mensen. Gegevens verzameld in de hittekaart suggereren dat winkels met een lage raciale en etnische diversiteit, vooral die in arme gemeenschappen, meer geneigd zijn om vakbonden te sluiten. Dat is veel om uit te pakken over je favoriete plek om dure biologische pastasaus te kopen. Als er plotseling een Whole Foods opduikt in een buurt met een laag inkomen, is het altijd een spijker aan de doodskist die gentrificatie is in volle gang—en de huren gaan door het dak.

Waarom is deze anti-vakbondsinspanning niet verrassend? Zoals u wellicht weet, heeft het moederbedrijf van Whole Foods, Amazon, heeft een geschiedenis van het agressief terugdringen van vakbonden .

Kijk maar eens naar de gelekte 45 minutenminute trainingsvideo die Amazon in 2018 naar teamleiders bij Whole Foods stuurde om vakbondsactiviteiten te beteugelen. De verteller verklaarde openlijk dat de videospeciaal ontworpen om u de tools te geven die u nodig heeft voor succes als het gaat om het organiseren van arbeid en dat we geloven niet dat vakbonden in het belang zijn van onze klantenof aandeelhouders of, belangrijker nog, onze medewerkers.

Vakbonden geven werknemers rechten en bescherming. Kijk gewoon wat is er vorige maand gebeurd? toen arbeiders de vestiging op Staten Island van Amazon verlieten om te protesteren tegenonveilige werkomstandigheden tijdens de pandemie.Christian Smalls, die de staking leidde, werd niet alleen abrupt ontslagen, maar gelekte interne e-mails toonden datDe topadvocaat van Amazon probeerde hem ook uit te smeren als niet slim of gearticuleerd om vakbondsinspanningen de kop in te drukken.

De hittekaart van Whole Foods volgt een mogelijke opstand van vakbonden met behulp van ongeveer twee dozijn statistieken op drie hoofdgebieden:externe risico's, winkelrisico's en het sentiment van teamleden.

Verontrustend is dat Whole Foods niet het enige bedrijf is dat geavanceerde technologie gebruikt om hun werknemers in het geheim te volgen. We hebben eerder opgetekend hoeFinancieringsmaatschappijen en banken meten de cultuur op de werkplek, het tevredenheidsniveau van de medewerkers en het burn-outpercentage met behulp van kunstmatige intelligentie. Bijvoorbeeld het platform ontvankelijkheid gebruikt machine learning om trefwoorden in werknemerscommunicatie via bedrijfse-mail te analyseren, slappe , Skype enzovoort om vast te stellen of een bepaald kantoor een giftige cultuur heeft.

Kunstmatige intelligentie is ook gebruikt om belangrijke acties van werknemers te voorspellen. In een Harvard Business Review artikel vorig jaar, beheer professors Brooks Holtom van Georgetown University en David Allen van Texas Christian University rapporteerden hun onderzoeksresultaten dat:big data en machine learning-algoritmen zijn effectieve hulpmiddelen om te bepalen wanneer een werknemer op het punt staat te stoppen.

De onderzoekers verzamelden potentiële personeelsverloopindicatoren voor meer dan 500.000 werknemers in de VS en baseerden hun analyses op persoonlijke factoren die verband houden met inbedding die in het publieke domein waren, zoals het aantal eerdere banen, jubileum en dienstverband, vaardigheden, opleiding, geslacht en aardrijkskunde.

We gebruikten machine learning om elk individu te classificeren als onwaarschijnlijk, minder waarschijnlijk, waarschijnlijker of meest waarschijnlijk ontvankelijk voor nieuwe vacatures, schreven de auteurs.

Artikelen Die U Misschien Leuk Vindt :